1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接受神經(jīng)生理學(xué)和生物解剖學(xué)研究的啟發(fā)。一個簡單的神經(jīng)細胞通常稱之為神經(jīng)元，細胞的胞體是一球形，由胞體延伸出來的主要管狀信號傳輸神經(jīng)纖維稱為軸突，胞體上其他又細又短的纖維稱為樹突，整個神經(jīng)細胞—胞體、軸突和樹突—都包含在細胞膜內(nèi)。胞體和樹突接受來自其他神經(jīng)元的信息，在軸突的終端附近，通常分成許多分支，稱為突觸區(qū)域。突觸將一個神經(jīng)元的信息傳給其他神經(jīng)細胞。信息從突觸前細胞神經(jīng)元傳到突觸后神經(jīng)元。信息通過突觸的傳遞稱為化學(xué)傳遞，因其利用化學(xué)物質(zhì)的擴散來完成信息的傳遞。神經(jīng)元有許多不同的種類，具有相似或相關(guān)功能的神經(jīng)元通常相互連接。緊密連接的神經(jīng)元通常在神經(jīng)系統(tǒng)中聚集在一起(它們具有明顯的解剖學(xué)特征)，其主要原因是短突觸更有效：它容易生成，所費材料少，占據(jù)更小的空間，且傳遞信息快。這一結(jié)構(gòu)的形成原理可用于城市規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)建沒和研究各種自然現(xiàn)象的自組織行為。自組織特征映射算法便是基于這一結(jié)構(gòu)的形成原理而設(shè)計的。大腦大致包含了數(shù)百個這樣的細胞聚合塊，它們的形狀多為球形和盤狀。短的連接出現(xiàn)在同一結(jié)構(gòu)中，結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)之間由大量長神經(jīng)纖維形成的束來連接，球或盤的順序連接稱為通道。大腦便通過這些以復(fù)雜方式連接起來的神經(jīng)元形成的網(wǎng)絡(luò)，處理各式各樣的從外部世界輸入的信息。由于現(xiàn)代計算技術(shù)的發(fā)展，人們對于外部世界的表示通常用一個數(shù)字向量來表示，這一表示使得人類在自然科學(xué)的諸多領(lǐng)域獲得了巨大的成功。大腦是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示外部世界刺激，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)亦可用一組向量表示外部事件的刺激，但其計算方式卻與現(xiàn)行的數(shù)字計算機的運算方式大相徑庭。

2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能

（1）聯(lián)想記憶。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計使其具有分布存儲信息和并行計算的功能，所以它能對輸入其中的信息和輸入的模式有聯(lián)想記憶的能力。

（2）非線性映射。在大多數(shù)的現(xiàn)實的設(shè)計中，大多數(shù)的系統(tǒng)的輸入和輸出之前不能建立線性的關(guān)系，導(dǎo)致不能在這種類型的系統(tǒng)上建立相關(guān)的熟悉模型。而設(shè)計合理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以十分精準的逼近非線性映射，利用它的這一優(yōu)良的能力，可以建立多維非線性函數(shù)的通用數(shù)學(xué)模型，可以應(yīng)用于幾乎所有的領(lǐng)域。

（3）分類與識別。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入其中的樣本具有分類與識別，能力十分強大和精準，區(qū)別于傳統(tǒng)分類方法只能局限于同類相聚、異類分離的識別與分類問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性曲面的逼近一類問題也有很強的解決能力。

（4）知識處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取知識的路徑與我們?nèi)祟愊嗤彩峭ㄟ^對輸入和輸出的信息分析進而發(fā)現(xiàn)規(guī)律從而獲得相關(guān)知識，并進一步在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中儲存。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另外一大優(yōu)勢，就是可以缺少先驗知識的條件下，自動通過從輸入的數(shù)據(jù)中抽取特征，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并構(gòu)建成適合于表達的規(guī)律。

3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟管理中的應(yīng)用領(lǐng)域

（1）信貸分析.對于這類型的，信用評估的機構(gòu)要有特異性的，基于不同申請公司的各自不同的特點，總結(jié)出信用判斷的條件，即使是這樣的復(fù)雜，判斷失誤的機率也是較大的，最終的后果是給信貸機構(gòu)帶來經(jīng)濟和信譽上的損失。而利用計算機科學(xué)技術(shù)的成果即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價系統(tǒng)，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價系統(tǒng)的機理是：將需要貸款公司填寫的申請表中的關(guān)鍵信息編碼為向量輸入系統(tǒng)，輸出的是公司的實際的信用情況的客觀評價，同時還要輸入上千例的歷史數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進行校正，以提高準確率。這樣一方面可給出較為準確和客觀的評價結(jié)果，另一方面可以避免從事信貸分析的人的主觀性造成的錯誤。正是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價系統(tǒng)的種種優(yōu)勢，故其在在金融風(fēng)險分析領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛。

（2）市場預(yù)測。預(yù)測是為決策服務(wù)，是為了提高管理水平減少決策盲目性，降低風(fēng)險。應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行市場預(yù)測的一個實例是期貨市場的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測。它是根據(jù)某期貨市場每月平均期貨價格、價格不定性和市場心理指標量等因素，建立較為準確可靠的市場模型。該模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋了3年時間，它不僅能判斷價格的未來走勢，而且能在走勢持續(xù)一段時間后預(yù)測到價格的反轉(zhuǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)市場預(yù)測在股票走勢預(yù)測中也有廣泛應(yīng)用。

總之，在新時代信息化要以電子化為基礎(chǔ)，最終以知識化為升華。電子化和信息化構(gòu)成了知識經(jīng)濟發(fā)展的全過程。現(xiàn)代的經(jīng)濟管理中的數(shù)據(jù)處理與傳統(tǒng)經(jīng)濟有許多不同點，這些信息的處理可以統(tǒng)一在由計算機信息系統(tǒng)支持的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺上。

本文作者：劉驕陽 單位：四川大學(xué)